電力系統自動(dòng)化論文
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[論文關(guān)鍵詞]電力系統自動(dòng)化智能技術(shù)
[論文摘要]簡(jiǎn)單回顧模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )控制、專(zhuān)家系統控制、線(xiàn)性最優(yōu)控制、綜合智能控制等典型智能技術(shù)在電力系統自動(dòng)化中的運用。
電力系統是一個(gè)巨維數的典型動(dòng)態(tài)大系統，它具有強非線(xiàn)性、時(shí)變性且參數不確切可知，并含有大量未建模動(dòng)態(tài)部分。電力系統地域分布廣闊，大部分元件具有延遲、磁滯、飽和等等復雜的物理特性，對這樣的系統實(shí)現有效控制是極為困難的。另一方面，由于公眾對新建高壓線(xiàn)路的不滿(mǎn)情緒日益增加，線(xiàn)路造價(jià)，特別是走廊使用權的費用日益昂貴等客觀(guān)條件的限制，以及電力網(wǎng)的不斷增大，使得人們對電力系統的控制提出了越來(lái)越高的要求。正是由于電力系統具有這樣的特征，一些先進(jìn)的控制手段不斷地引入電力系統。本文回顧了模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )控制、專(zhuān)家系統控制、線(xiàn)性最優(yōu)控制、綜合智能控制等五種典型智能技術(shù)在電力系統中的運用。
一、模糊控制
模糊方法使控制十分簡(jiǎn)單而易于掌握，所以在家用電器中也顯示出優(yōu)越性。建立模型來(lái)實(shí)現控制是現代比較先進(jìn)的方法，但建立常規的數學(xué)模型，有時(shí)十分困難，而建立模糊關(guān)系模型十分簡(jiǎn)易，實(shí)踐證明它有巨大的優(yōu)越性。模糊控制理論的應用非常廣泛。例如我們日常所用的電熱爐、電風(fēng)扇等電器。這里介紹斯洛文尼亞學(xué)者用模糊邏輯控制器改進(jìn)常規恒溫器的例子。電熱爐一般用恒溫器(thermostat)來(lái)保持幾擋溫度，以供烹飪者選用，如60，80，100，140℃。斯洛文尼亞現有的恒溫器在100℃以下的靈敏度為±7℃，即控制器對±7℃以?xún)鹊臏囟茸兓环磻?在100℃以上，靈敏度為±15℃。因此在實(shí)際應用中，有兩個(gè)問(wèn)題：①冷態(tài)啟動(dòng)時(shí)有一個(gè)越過(guò)恒溫值的躍升現象;②在恒溫應用中有圍繞恒溫擺動(dòng)振蕩的問(wèn)題。改用模糊控制器后，這些現象基本上都沒(méi)有了。模糊控制的方法很簡(jiǎn)單，輸入量為溫度及溫度變化兩個(gè)語(yǔ)言變量。每個(gè)語(yǔ)言的論域用5組語(yǔ)言變量互相跨接來(lái)描述。因此輸出量可以用一張二維的查詢(xún)表來(lái)表示，即5×5=25條規則，每條規則為一個(gè)輸出量，即控制量。應用這樣一個(gè)簡(jiǎn)單的模糊控制器后，冷態(tài)加熱時(shí)躍升超過(guò)恒溫值的現象消失了，熱態(tài)中圍繞恒溫值的擺動(dòng)也沒(méi)有了，還得到了節電的效果。在熱態(tài)控制保持100℃的情況下，33min內，若用恒溫器則耗電0.1530kW·h，若用模糊邏輯控制，則耗電0.1285kW·h，節電約16.3%，是一個(gè)不小的數目。在冷態(tài)加熱情況下，若用恒溫器加熱，則能很快到達100℃，只耗電0.2144kW·h，若用模糊邏輯控制，達到100℃時(shí)需耗電0.2425kW·h。但恒溫器振蕩穩定到100℃的過(guò)程，耗電0.1719kW·h，而模糊邏輯控制略有微小的擺動(dòng)，達到穩定值只耗電0.083kW·h�？傆嬤_100℃恒溫的耗電量，恒溫器需用0.3863kW·h，模糊邏輯控制需用0.3555kW·h，節電約15.7%。
二、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )控制
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )從1943年出現，經(jīng)歷了六、七十年代的研究低潮發(fā)展到現在，在模型結構、學(xué)習算法等方面取得了大量的研究成果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )之所以受到人們的普遍關(guān)注，是由于它具有本質(zhì)的非線(xiàn)性特性、并行處理能力、強魯棒性以及自組織自學(xué)習的能力。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )是由大量簡(jiǎn)單的神經(jīng)元以一定的方式連接而成的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )將大量的信息隱含在其連接權值上，根據一定的學(xué)習算法調節權值，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )實(shí)現從m維空間到n維空間復雜的非線(xiàn)性映射。目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )理論研究主要集中在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型及結構的研究、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )學(xué)習算法的研究、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的硬件實(shí)現問(wèn)題等。
三、專(zhuān)家系統控制
專(zhuān)家系統在電力系統中的應用范圍很廣，包括對電力系統處于警告狀態(tài)或緊急狀態(tài)的辨識，提供緊急處理，系統恢復控制，非常慢的狀態(tài)轉換分析，切負荷，系統規劃，電壓無(wú)功控制，故障點(diǎn)的隔離，配電系統自動(dòng)化，調度員培訓，電力系統的短期負荷預報，靜態(tài)與動(dòng)態(tài)安全分析，以及先進(jìn)的人機接口等方面。雖然專(zhuān)家系統在電力系統中得到了廣泛的應用，但仍存在一定的局限性，如難以模仿電力專(zhuān)家的創(chuàng )造性;只采用了淺層知識而缺乏功能理解的深層適應;缺乏有效的學(xué)習機構，對付新情況的能力有限;知識庫的驗證困難;對復雜的問(wèn)題缺少好的分析和組織工具等。因此，在開(kāi)發(fā)專(zhuān)家系統方面應注意專(zhuān)家系統的代價(jià)/效益分析方法問(wèn)題，專(zhuān)家系統軟件的有效性和試驗問(wèn)題，知識獲取問(wèn)題，專(zhuān)家系統與其他常規計算工具相結合等問(wèn)題。
四、線(xiàn)性最優(yōu)控制
最優(yōu)控制是現代控制理論的一個(gè)重要組成部分，也是將最優(yōu)化理論用于控制問(wèn)題的一種體現。線(xiàn)性最優(yōu)控制是目前諸多現代控制理論中應用最多，最成熟的一個(gè)分支。盧強等人提出了利用最優(yōu)勵磁控制手段提高遠距離輸電線(xiàn)路輸電能力和改善動(dòng)態(tài)品質(zhì)的問(wèn)題，取得了一系列重要的研究成果。該研究指出了在大型機組方面應直接利用最優(yōu)勵磁控制方式代替古典勵磁方式。目前最優(yōu)勵磁控制的控制效果。另外，最優(yōu)控制理論在水輪發(fā)電機制動(dòng)電阻的最優(yōu)時(shí)間控制方面也獲得了成功的應用。電力系統線(xiàn)性最優(yōu)控制器目前已在電力生產(chǎn)中獲得了廣泛的應用，發(fā)揮著(zhù)重要的作用。但應當指出，由于這種控制器是針對電力系統的局部線(xiàn)性化模型來(lái)設計的，在強非線(xiàn)性的電力系統中對大干擾的控制效果不理想。
五、綜合智能系統
綜合智能控制一方面包含了智能控制與現代控制方法的結合，如模糊變結構控制，自適應或自組織模糊控制，自適應神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )控制，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )變結構控制等。另一方面包含了各種智能控制方法之間的交叉結合，對電力系統這樣一個(gè)復雜的大系統來(lái)講，綜合智能控制更有巨大的應用潛力�，F在，在電力系統中研究得較多的有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )與專(zhuān)家系統的結合，專(zhuān)家系統與模糊控制的結合，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )與模糊控制的結合，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、模糊控制與自適應控制的結合等方面。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )適合于處理非結構化信息，而模糊系統對處理結構化的知識更有效。因此，模糊邏輯和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的結合有良好的技術(shù)基礎。這兩種技術(shù)從不同角度服務(wù)于智能系統，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )主要應用在低層的計算方法上，模糊邏輯則用以處理非統計性的不確定性問(wèn)題，是高層次(語(yǔ)義層或語(yǔ)言層)的推理，這兩種技術(shù)正好起互補作用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )把感知器送來(lái)的大量數據進(jìn)行安排和解釋?zhuān)：壿媱t提供應用和挖掘潛力的框架。因此將二者結合起來(lái)的研究成果較多。
除了上述方法，在電力系統中還應用了自適應控制、變結構控制、H∞魯棒控制、微分幾何控制等其它方法�？傊�，智能技術(shù)的廣泛運用推動(dòng)了電力系統的自動(dòng)化進(jìn)程。我們相信隨著(zhù)人們對各種智能控制理論研究的進(jìn)一步深入，它們之間的聯(lián)系也會(huì )更加緊密，相信利用各自?xún)?yōu)勢而組成的綜合智能控制系統會(huì )對電力系統起到更加重要的作用。
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